Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Tekoälyn kysynnän kasvu on edellyttänyt yhä useamman insinöörien, tutkijoiden ja ohjelmoijien palkkaamista. On mahdotonta kuvitella olemassaoloa ilman tekoälyn vaikutusta tai panosta. Tekoäly on läsnä kaikkialla työnhauista roskapostin havaitsemiseen, kyydistä jakamisesta sosiaalisen median yhteyksiin, ja se tekee elämästämme parempaa ja helpompaa.
Tekoäly voi auttaa yritystäsi säästämään aikaa ja rahaa automatisoimalla ja parantamalla tavallisia menettelyjä. Kun tekoäly on käytössä, voit olla varma, että nämä toiminnot suoritetaan nopeammin, tarkemmin ja luotettavammin kuin ihminen voisi. Jotta tekoäly voidaan sisällyttää yrityksesi järjestelmiin ja palveluihin, tarvitset ohjelmistokehittäjiä, jotka pystyvät siihen.
Lisäksi näiden kehittäjien on tunnettava parhaat tekoälykielet. Jokaisella kielellä on omat vahvuutensa ja rajoituksensa sekä omat erityispiirteensä. Sinun on päätettävä, mitkä ominaisuudet sopivat parhaiten tarpeisiisi.
Aloitetaan ja tarkastellaan joitain tekoälyn suosituimpia ohjelmointikieliä.
1. Python
Python on korkean tason, tulkittu, olio-ohjelmointikieli, joka korostaa koodin luettavuuden ja yksinkertaisuuden ihanteita. Tällä hetkellä saatat ajatella Pythonia kaikkien muiden kielten edeltäjänä. Pythonin yksinkertainen syntaksi on vastuussa sen valtavasta suosion noususta. Lisäksi ytimekäs syntaksi antaa sinun käyttää huomattavasti enemmän aikaa perusrakenteen kehittämiseen, mikä tekee Pythonista erinomaisen valinnan koneoppimismenetelmiin.
Pythonin käyttäjäystävällisyys on tärkeämpää kuin mikään muu, koska se tekee siitä AI-insinöörien suosituimman vaihtoehdon. Siitä huolimatta se on erittäin suorituskykyinen ja laajasti käytetty ohjelmointikieli, joka pystyy monimutkaisiin toimintoihin monenlaisille töille ja alustoille.
Nykytekniikan kannalta ratkaisevin syy, miksi Python on yleensä kärjessä, on se, että kielelle rakennettiin tekoälykohtaisia puitteita. TensorFlow, avoimen lähdekoodin työkalupakki, joka on suunniteltu erityisesti koneoppimiseen ja jota voidaan käyttää syvälle neuroverkkomallien koulutus ja päättely, on yksi suosituimmista. Muiden tekoälykeskeisten kehysten joukossa ovat:
- scikit opittava - Python-kirjasto koulutusta varten koneoppimismallit.
- Keras on ohjelmointirajapinta monimutkaisiin matemaattisiin laskelmiin.
- PyTorch on Python-kirjasto visuaaliseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn.
- Theano on paketti, jonka avulla voit määrittää, optimoida ja arvioida matemaattisia lausekkeita.
2. C + +
C++ on tietokonekielen laajennus, jota voidaan käyttää luomiseen hermoverkkoihin. C++:n nopeus on merkittävin etu, koska tekoälyn kehittäminen vaatii monimutkaisia laskelmia ja tämä kieli voi nopeuttaa laskelmia. Siinä on matalan tason muistin hallinta ja se tukee resursseihin perustuvia sovelluksia, suorituskykykriittisiä sovelluksia ja niin edelleen.
C++:lla on monimutkainen syntaksi, mutta se on halvempaa kuin muut kielet, kuten Java. C++:aa voidaan käyttää tekoälyohjelmoinnissa hakukoneoptimoinnissa ja luokittelussa.
Yksi syy tähän on kielen laaja joustavuus, mikä tekee siitä ihanteellisen resurssiintensiivisiin sovelluksiin. C++ on matalan tason ohjelmointikieli, joka parantaa tekoälymallin hallintaa tuotannossa. Ja vaikka C++ ei ehkä ole ensimmäinen vaihtoehto tekoälyohjelmoijille, on syytä huomata, että monet syvä- ja koneoppimiskehykset kehitetään C++:ssa.
TensorFlow, suosituin koneoppimiskehys, on kirjoitettu C++:lla. Sitä käytettiin myös nopean ominaisuuksien upotuksen konvoluutioarkkitehtuurin rakentamiseen syvä oppimiskehys (Kahvi).
3. R Ohjelmointikieli
R on yleisimmin käytetty standardikieli, ja se on suunniteltu ensisijaisesti tilastolliseen analysointiin ja graafiseen tietojen esittämiseen. Se on suosittu ohjelmointikieli tiedon louhivien ja tilastotieteilijöiden keskuudessa. Se on avoimen lähdekoodin ja siinä on huomattava tekoälyyhteisö. R on erityisen tehokas tekoälytutkimuksessa, joka sisältää aikasarjaanalyysin, tilastollisen testauksen, lineaarisen ja epälineaarisen mallinnuksen sekä klusteroinnin.
Kieli on oliosuuntautunut, laajennettavissa ja mahdollistaa objektien manipuloinnin muilla kielillä. R:n tehokkuus tietojenkäsittelyssä ja analysoinnissa on yksi sen merkittävimmistä eduista. Sillä on myös erinomaiset kartoitustaidot. R:tä sen sijaan on vaikea oppia. Se on hidas ja siinä on turvallisuuspuutteita.
Laajennetut paketit tulisi ottaa huomioon enemmän kuin R:n yleiset ominaisuudet. Paketit, kuten Gmodels, RODBC, OneR ja Tm, tarjoavat laajan tuen koneoppimistoiminnalle. Kun aloitat oppimisen, huomaat, että tilastot ovat tekoälyn ja ML:n perusta. R:n avoimen lähdekoodin tila osoittaa, että se on ilmainen käyttää. Sillä on laaja käyttäjäkunta.
4. JAVA
Java-ohjelmointikieli on korkeatasoinen, yleiskäyttöinen, olio-ohjelmointi Kieli. Javan syntaksi on verrattavissa C- ja C++-kielten syntaksiin; Java on kuitenkin tarkoitettu itsenäiseksi ja sillä on minimaaliset riippuvuudet. JAVA on kiistatta laajimmin käytetty kieli planeetalla moniin eri toimintoihin, joista tekoäly on yksi niistä.
Virtuaalikoneteknologian olemassaolo on JAVA-ohjelmointikielen käytön merkittävin etu. Mitä JVM tarkalleen ottaen tekee? No, Java-virtuaalikone yksinkertaistaa käyttöönottoprosessia ja säästää aikaa ja energiaa sovelluksen kääntämisestä yhä uudelleen ja uudelleen.
Big Data ja tekoäly liittyvät erottamattomasti toisiinsa, ja näkyvimmät Big Data -kehykset, kuten Fink, Hadoop, Hive ja Spark, on kirjoitettu Javalla. Se tarjoaa myös useita tekoälykehityskehyksiä, mukaan lukien Weka, Java-ML, H2O, DeepLearning4j ja MOA, OenNLP, Kubeflow, Deep Java -kirjasto, Neuroph.
5. Scala
Scala on ohjelmointikieli, joka on staattisesti kirjoitettu, korkeatasoinen, oliosuuntautunut ja toimiva. Se luotiin tarkoituksena saada hyödyt Javasta ja samalla lieventää joitakin sen puutteita. Scala loi paremman menetelmän älykkäiden ohjelmistojen rakentamiseen Java Virtual Machine (JVM) -ympäristön avulla. Se on yhteensopiva Javan ja JavaScriptin kanssa, ja se tekee kehityksestä helpompaa, nopeampaa ja tuottavampaa
Scalasta on näiden ominaisuuksien seurauksena tullut olennainen osa data-analyysijärjestelmiä, kuten Apache Flink, Apache Spark, Apache Kafka ja Akka Stream. Scalan suurimpia haittoja ovat yhteisön tuen puute, rajoitettu käyttöönotto, taaksepäin yhteensopivuuden rajoitukset ja korkea oppimiskäyrä.
Breeze on Scalan suosituin koneoppimistyökalu. Tämä kirjasto yhdistää Matlabin toiminnot ja Pythonin NumPy-kirjaston. Se syntyi ScalaNLP- ja Scala-projektien yhdistämisestä. Breeze sisältää monia laskentaominaisuuksia, joita tarvitaan nykyisten tekoälyjärjestelmien luomiseen.
6. Julia
Julia on toinen huipputuote, joka ei ole saanut ansaitsemaansa tunnustusta tai yhteisön tukea. Siitä huolimatta sen ominaisuudet eivät petä. Tämä ohjelmointikieli on hyödyllinen monissa töissä, mutta se on erinomainen numeroiden ja tietojen analysoinnissa.
Julia on toinen huipputuote, joka ei ole saanut ansaitsemaansa tunnustusta tai yhteisön tukea. Siitä huolimatta sen ominaisuudet eivät petä. Tämä ohjelmointikieli on hyödyllinen monissa töissä, mutta se on erinomainen numeroiden ja tietojen analysoinnissa.
Julia tarjoaa DataFrame-kehyksiä käsittelemään tietojoukkoja ja suorittamaan tyypillisiä datamuunnoksia tilastoanalyysiä ja datatieteitä varten. JuliaGraphs-pakettien avulla voit työskennellä kombinatoristen tietojen kanssa. Julia toimii hyvin tietokantojen kanssa, joissa käytetään JDBC-, ODBC- ja Spark-ajureita. Se on ihanteellinen kieli luomiseen Deep Learning koodi taustalla. jl ja Flux.jl ovat Julian syntyperäisiä, erittäin vahvoja työkaluja koneoppimiseen ja tekoälyyn.
7. RUOSTE
Rust on usean paradigman ohjelmointikieli, joka asettaa etusijalle nopeuden, turvallisuuden ja samanaikaisuuden. Rustin syntaksi on verrattavissa C++:aan, vaikka se on huomattavasti muistiturvallisempi. Nollaosoittimet, roikkuvat osoittimet ja datakilpailut eivät ole sallittuja. Muistia ja muita resursseja käsitellään erikoismenetelmällä, joka tarjoaa ennustettavan hallinnan pienellä lisäkululla, eikä automaattisen roskakeräyksen avulla.
StackOverflown vuosittaisessa kehittäjätutkimuksessa avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli nimettiin suosituimmaksi. Monet IT-yritykset käyttävät Rust-periaatteita projekteissaan. Microsoft käytti Rust-periaatteita avoimen lähdekoodin Verona-projektissaan. Rustia pidetään turvallisen infrastruktuuriohjelmoinnin testauskielenä.
Rust on haastava kieli oppia, koska se vaatii ymmärrystä olio-ohjelmointiideoista. Sillä on hidas kääntäjä ja sen seurauksena valtavat binaaritiedostot. On vain muutamia koneoppimiskirjastoja, jotka on kehitetty nimenomaan Rustissa. Kuitenkin lukuisia sidoksia yhteisiä koneoppiminen kehyksiä, kuten PyTorch tai TensorFlow, ovat kehittäjien saatavilla.
8. lespata
1960-luvulta lähtien Lispia on käytetty laajalti tieteellisessä tutkimuksessa luonnollisten kielten, lauseiden todisteiden ja tekoälyn ongelmien ratkaisemisessa. Lisp suunniteltiin alun perin käytännölliseksi matemaattiseksi ohjelmointikieleksi, mutta siitä tuli nopeasti suosittu vaihtoehto tekoälykehittäjien keskuudessa.
Vielä tärkeämpää on, että Lispin luoja (John McCarthy) oli merkittävä hahmo tekoälyn alalla, ja suuri osa hänen työstään oli toteutettu pitkään.
Lispin kehittämisen ensisijainen motiivi oli luoda toimiva matemaattinen esitys koodissa. Tämän luontaisen edun ansiosta siitä tuli nopeasti tekoälytutkimuksen valintakieli. Lispissä keksittiin monia tietojenkäsittelytieteen käsitteitä, kuten rekursio, puutietorakenteet ja dynaaminen kirjoitus.
Lisp on uskomattoman tehokas ja mahdollistaa erittäin nopean ohjelman suorittamisen. Lisp-ohjelmat ovat pienempiä, nopeampia suunnitella, toimivat nopeammin ja niitä on helpompi ylläpitää C++ tai Java sovelluksissa.
9. prologi
Prolog, yksi varhaisimmista ohjelmointikielistä, on hienostunut kehys, joka toimii kolmen elementin kanssa: tosiasiat, säännöt ja tavoitteet. Kehittäjän on tunnistettava kaikki kolme osaa, ennen kuin Prolog voi rakentaa suhteita niiden välille saadakseen tietyn johtopäätöksen faktoja ja sääntöjä tutkimalla.
Prolog pystyy ymmärtämään ja sovittamaan malleja, etsimään ja jäsentämään dataa loogisesti ja automaattisesti perääntymään prosessista löytääkseen paremman polun. Kaiken kaikkiaan tämän kielen paras sovellus tekoälyssä on ongelmanratkaisu, jossa Prolog etsii ratkaisua – tai useita.
Tämän seurauksena sitä käytetään chatboteissa ja virtuaalisissa avustajissa, kuten IBM:n Watsonissa. Prolog ei ehkä ole yhtä monipuolinen tai helppokäyttöinen kuin Python tai Java, mutta se voi kuitenkin olla varsin hyödyllinen. Prologia on käytetty useiden tekoälykirjastojen kehittämiseen. Esimerkiksi Zamia-AI on kehys, joka tarjoaa komponentteja ja työkaluja avoimen lähdekoodin puheen ja luonnollisen kielen käsittelyjärjestelmien kehittämiseen.
Prolog-pohjainen koneoppiminen paketit mlu, cplint ja cplint tietojoukot ovat myös erittäin hyödyllisiä tekoälyn rakentamiseen.
Yhteenveto
Tekoälyohjelmiston integroiminen jo ennestään monipuoliseen liiketoimintaympäristöön edellyttää useiden erilaisten ohjelmistojen käyttöä ohjelmointityökalut, kuten useita kieliä, kehyksiä ja kirjastoja. Nämä tekniikat vaativat usein poikkeuksellista pätevyyttä ja asiantuntemusta.
Kaikki yllä mainitut kielet ovat erinomaisia valintoja tekoälyprojekteihin. Sinun tarvitsee vain valita ihanteellinen projekti tarpeisiisi. Hankkeen peruskäsityksellä voit valita sopivimman kielen ja lisätä yrityksesi tehokkuutta. Onnea seuraavaan tekoälyprojektiisi!
Jätä vastaus